超贊的實驗設(shè)計DOE教程資料課件

實驗設(shè)計實驗設(shè)計1引言我們「輸入」訊號和雜訊，製程或產(chǎn)品產(chǎn)生「輸出」，但是我們利用「回饋調(diào)整」來矯正錯誤或減少誤差。

若能將圖面公差轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)差，釐清性能的關(guān)係式，我們往往可能利用蒙地卡羅技術(shù)進(jìn)行模擬。的確可以「虛擬實境」方式來評價參數(shù)設(shè)計和公差設(shè)計的良窳。21引言我們「輸入」訊號和雜訊，製程或產(chǎn)品產(chǎn)生「輸出」，但是解決技巧從千百項變數(shù)之中層別出問題要因，而將焦點(diǎn)集中於五至二十項變數(shù)；若有資料庫我們可以使用時空輪法；若無資料庫則可以使用抽料剝材法或調(diào)配比對法。當(dāng)面對五至二十項變數(shù)，我們可以使用抽絲剝繭法將變數(shù)數(shù)目壓縮至不多於四項。面對少於四項變數(shù)，我們可以使用全式設(shè)計法來釐清主效應(yīng)和交互效應(yīng)。採行比優(yōu)驗證法來驗收最佳製程的配套條件。另外，必要時可以採行公差平行法來制定製程參數(shù)的公差條件。3解決技巧從千百項變數(shù)之中層別出問題要因，而將焦點(diǎn)集中於五至二解決方法4解決方法42穩(wěn)健設(shè)計穩(wěn)健設(shè)計的目的是：「降低對雜訊的敏感，以達(dá)成性能的最小變異。」於設(shè)計階段，我們需要統(tǒng)計方法來恰當(dāng)評價產(chǎn)品的性能，包括對目標(biāo)及變異兩項的敏感度。於設(shè)計階段，我們應(yīng)當(dāng)用盡辦法，讓產(chǎn)品的設(shè)計性能除了能貼近目標(biāo)值之外，性能變異的也同時要小。52穩(wěn)健設(shè)計穩(wěn)健設(shè)計的目的是：「降低對雜訊的敏感，以達(dá)成黏膠工程冀望量產(chǎn)時黏膠工程後黏結(jié)強(qiáng)度能夠達(dá)到目標(biāo)值，而且黏結(jié)強(qiáng)度的變異夠小。6黏膠工程冀望量產(chǎn)時黏膠工程後黏結(jié)強(qiáng)度能夠達(dá)到目標(biāo)值，而且黏結(jié)2.1設(shè)計程序

產(chǎn)品設(shè)計階段之計畫其內(nèi)容包括了：產(chǎn)品本體、產(chǎn)品品質(zhì)、產(chǎn)品參數(shù)、性能模式及性能變異。於執(zhí)行階段進(jìn)行實驗或演算；於研析階段驗證成果；於最適階段設(shè)計或參數(shù)變更。

72.1設(shè)計程序產(chǎn)品設(shè)計階段之計畫其內(nèi)容包括了：產(chǎn)品本體、設(shè)計之計畫階段

從對策、輸入及工具或要領(lǐng)，我們輸出宗旨、品質(zhì)、參數(shù)、模式和變異等內(nèi)容。8設(shè)計之計畫階段從對策、輸入及工具或要領(lǐng)，我們輸出宗旨、品質(zhì)設(shè)計之執(zhí)行階段

進(jìn)行實驗或演算，輸入項目有實驗計畫、數(shù)量模式和參數(shù)變異，而常用工具有MatLab、MathCAD、Excel、StatPlus等等。設(shè)計之研析階段

進(jìn)行成果驗證，對策有分析成果和驗證成果，而輸入項目有量測數(shù)據(jù)、製程情報和使用情報。設(shè)計之最適階段

進(jìn)行設(shè)計或參數(shù)變更，對策是選擇最適策略，而輸入項目有性能之統(tǒng)計成果、和目標(biāo)及規(guī)格。9設(shè)計之執(zhí)行階段進(jìn)行實驗或演算，輸入項目有實驗計畫、數(shù)量模式2.2設(shè)計範(fàn)例

池座設(shè)計收納三只電池，簧力足夠時才可能產(chǎn)生可靠的觸通，當(dāng)填滿電池時會將彈簧向右頂長，使彈簧產(chǎn)生回復(fù)力而實現(xiàn)電流的迴路。假設(shè)池座長度為A，電池長度為B，三只電池讓彈簧尖端向右位移3B-A，可是市售電池大小尺寸是參差不齊的，以致簧力的大小變異甚大。

102.2設(shè)計範(fàn)例池座設(shè)計收納三只電池，簧力足夠時才可能產(chǎn)計畫階段

11計畫階段11執(zhí)行階段

取各個參數(shù)的目標(biāo)值為平均數(shù)m和D/3為標(biāo)準(zhǔn)差s，然後利用Excel函數(shù)NORMINV(RAND(),m,s)製造千組常態(tài)隨機(jī)亂數(shù)，包括池座尺寸、電池長度、彈簧長度、彈簧寬度、彈簧厚度及簧材彈性等等。12執(zhí)行階段取各個參數(shù)的目標(biāo)值為平均數(shù)m和D/3為標(biāo)準(zhǔn)差s，然研析階段

利用模擬結(jié)果，首先計算各組的慣性力I和位移量u，再計算觸力F及折力S。結(jié)論：數(shù)量模式相當(dāng)可信。成果：牴觸力稍偏變異過大；折力相當(dāng)充分。13研析階段利用模擬結(jié)果，首先計算各組的慣性力I和位移量u，再最適階段

牴觸力的CPK才僅0.35，原有設(shè)計或設(shè)計的參數(shù)必須變更。電池長度及簧材彈性都是牴觸力的關(guān)鍵參數(shù)，但電池市售品，尺寸無力控制其變異，而簧材彈性的變異也棘手。結(jié)論：數(shù)量模式相當(dāng)可信。成果：牴觸力稍偏變異過大；折力相當(dāng)充分。14最適階段牴觸力的CPK才僅0.35，原有設(shè)計或設(shè)計的參數(shù)必研析階段

計算彈簧牴觸力與各參數(shù)的相關(guān)係數(shù)。結(jié)論：影響彈簧牴觸力的關(guān)鍵參數(shù)是彈簧長度和簧材彈性。15研析階段計算彈簧牴觸力與各參數(shù)的相關(guān)係數(shù)。結(jié)論：15最適階段

牴觸力的CPK才僅0.35，原有設(shè)計或設(shè)計的參數(shù)必須變更。電池長度及簧材彈性都是牴觸力的關(guān)鍵參數(shù)，但電池市售品，尺寸無力控制其變異，而簧材彈性的變異也棘手。16最適階段牴觸力的CPK才僅0.35，原有設(shè)計或設(shè)計的參數(shù)必公差設(shè)計結(jié)論：牴觸力的CPK才僅提升至0.37。公差設(shè)計已經(jīng)無法解決目前的難題。

將池座尺寸A及彈簧厚度h的公差減半，惟縮緊公差會增加許多成本。17公差設(shè)計結(jié)論：將池座尺寸A及彈簧厚度h的公差減半，惟縮緊公差參數(shù)設(shè)計結(jié)論：牴觸力的CPK業(yè)已提升至0.70，稍稍偏心。此際的參數(shù)設(shè)計也走到盡頭了。

將池座長度減至110mm及加長彈簧長度至60mm，惟公差取原先水準(zhǔn)。18參數(shù)設(shè)計結(jié)論：將池座長度減至110mm及加長彈簧長度至60系統(tǒng)設(shè)計彈簧新設(shè)計：以螺旋取代直桿，繼續(xù)如前的模擬和研析。19系統(tǒng)設(shè)計彈簧新設(shè)計：以螺旋取代直桿，繼續(xù)如前的模擬和研析。3實驗計畫製造時面臨許許多多的品質(zhì)問題，常常苦於沒有模式可以憑藉。

製程的原理總是「種瓜得瓜，種豆得豆」。將反應(yīng)過程視為黑箱，「踢踹」兩腳可能讓它亮起，進(jìn)而讓我們有望加以改善。輸入訊號{X1,X2,…,Xk}至黑箱之中，黑箱就會輸出一定的效應(yīng)數(shù)值Y，但是除了控制要因之水準(zhǔn)會有變化之外，輸入之訊號中往往夾有各式各樣的雜訊。要因控制之後，雜訊的效應(yīng)如何予以阻絕，或者於計算時如何扣除，實驗計畫法能給我們一些技術(shù)指導(dǎo)。203實驗計畫製造時面臨許許多多的品質(zhì)問題，常?？囔稕]有模DOE(實驗計畫法)有計畫地操作實驗的條件，從現(xiàn)象裡歸納出黑箱過程的普遍性及再現(xiàn)性，爾後即可利用所發(fā)現(xiàn)的最適當(dāng)條件來獲得最佳成果。實驗計畫是結(jié)構(gòu)性的方法，於實驗前配置相關(guān)要因KPIV，預(yù)判反應(yīng)值KPOV之成分及機(jī)率，然後決定要因之水準(zhǔn)以進(jìn)行實驗，最後經(jīng)由統(tǒng)計之變異數(shù)分析或者迴歸分析後，可望釐清各項要因的最佳配套水準(zhǔn)。21DOE(實驗計畫法)有計畫地操作實驗的條件，從現(xiàn)象裡歸納出實驗效益增加我們對製造流程的了解，將流程知識從定性轉(zhuǎn)至定量，而且萃取出主因效應(yīng)及交因效應(yīng)的影響，讓我們能夠?qū)⒀u造流程參數(shù)最佳化。使電腦觸碰式螢?zāi)坏脑峦寺蕪?5%減少至1%。讓紙廠維持同樣的出紙品級，但換用了次級紙漿。降低醫(yī)院給藥的錯誤風(fēng)險，卻只是加入藥劑師與病患的制式會簽條。完全杜絕氰化物使用於IC電鍍製程，而且電鍍品質(zhì)提升。改善鞋子的銷貨量，只是廢棄昂費(fèi)的閃爍方式，而改採於展示櫃中顏色安排。降低服務(wù)單的錯誤，因此同時縮短服務(wù)呼求的反應(yīng)速度。只是藉由三要因分析，而完全消除陶瓷電容器製程中的龜裂問題。22實驗效益增加我們對製造流程的了解，將流程知識從定性轉(zhuǎn)至定量，實驗原則英國人費(fèi)雪（Fisher,

Ronald

Aylmer,1890-1962年）主張實驗的實施應(yīng)當(dāng)符合下述三項原則：23實驗原則英國人費(fèi)雪（Fisher,

Ronald

Aylme執(zhí)行程序細(xì)分成以下八項程序：

24執(zhí)行程序細(xì)分成以下八項程序：243.1實驗的謬誤實驗充滿了謬誤：「命題的陷阱」、「水準(zhǔn)的陷阱」、「試誤法陷阱」、「非隨機(jī)陷阱」、「一因法陷阱」及「非阻絕陷阱」等六類。

253.1實驗的謬誤實驗充滿了謬誤：「命題的陷阱」、「水準(zhǔn)的陷命題的陷阱新學(xué)說：『當(dāng)青蛙失去四肢時，其聽力也隨之喪失了。』。手持剪刀的陳老師，和桌檯上呼呼啦啦的乙隻青蛙。對著青蛙喊：「跳！」青蛙便跳了一下。再聲喊跳，青蛙又跳了一下，老師屢試不爽。將青蛙的四肢剪除，陳老師激昂的喊叫：「跳！跳！跳！」結(jié)果青蛙一動也不動。老師和同學(xué)又一齊嘶叫：「跳！跳！跳！」結(jié)果青蛙卻留在原處呼啦得更兇。26命題的陷阱新學(xué)說：『當(dāng)青蛙失去四肢時，其聽力也隨之喪失了。』水準(zhǔn)的陷阱有一位海洋學(xué)家專案研究釣魚臺漁區(qū)，長期記錄漁夫出海網(wǎng)撈捕魚所獲。歷經(jīng)三年完成計畫後，他引用大量數(shù)據(jù)撰寫了長篇報告。結(jié)論中有一段語氣鏗鏘的文字：「所有釣魚臺漁區(qū)中的魚，其大小都大於魚網(wǎng)的網(wǎng)目尺寸。」27水準(zhǔn)的陷阱有一位海洋學(xué)家專案研究釣魚臺漁區(qū)，長期記錄漁夫出海試誤法陷阱簡單直覺的方法，當(dāng)走運(yùn)時是速解的辦法。缺點(diǎn)是：「一種治標(biāo)不治本方法，找出癥結(jié)的機(jī)會渺茫，對流程的了解不增進(jìn)，可能牽動到很多參數(shù)，不太能一勞永逸解決?！?8試誤法陷阱簡單直覺的方法，當(dāng)走運(yùn)時是速解的辦法。28非隨機(jī)陷阱按照隨機(jī)號碼在機(jī)臺上按照30秒、50秒、10秒、60秒、20秒和40秒設(shè)定施壓時間，進(jìn)行實驗。29非隨機(jī)陷阱按照隨機(jī)號碼在機(jī)臺上按照30秒、50秒、10秒、6一次一因法陷阱將烘烤溫度和添加率兩項製程要因都設(shè)定在最低水準(zhǔn)，來節(jié)省實驗開銷。然後，將烘烤溫度維持不變，但提高添加率。由於第二次實驗結(jié)果使光導(dǎo)器速度變差了(速度增加)，所以將添加率歸回第一次實驗的水準(zhǔn)，提高烘烤溫度進(jìn)行第三次實驗，這次實驗結(jié)果的光導(dǎo)器速度是三次中最低的。運(yùn)用一次一因法於影印機(jī)的故障率研究時，會漏掉高溫度且高溼度的情況。30一次一因法陷阱將烘烤溫度和添加率兩項製程要因都設(shè)定在最低水準(zhǔn)非阻絕陷阱使用兩款測試卡來確認(rèn)晶圓的表面阻抗是否不同，而可以使用的測試機(jī)有手測式和自動式兩部機(jī)臺。將十二片晶圓編號為{W1,W2,W3,W4,W5,W6,W7,W8,W9,W10,W11,W12}，安排測試機(jī)臺和測試卡作晶圓的面阻測試。全式配置表之後，看出十二回試驗都未完整進(jìn)行四套實驗。31非阻絕陷阱使用兩款測試卡來確認(rèn)晶圓的表面阻抗是否不同，而可以3.2單因子模式英國人費(fèi)雪(FisherR.A.,1912~1962)在「變異數(shù)分析」的技術(shù)開發(fā)上居功厥偉，他將整組數(shù)據(jù)中的變異總量就來源分解成幾部分，以供分析各個要因來源在變異上的貢獻(xiàn)程度。

完全隨機(jī)設(shè)計（CompletelyRandomizedDesign）的統(tǒng)計分析是採用單因子模式。323.2單因子模式英國人費(fèi)雪(FisherR.A.,1範(fàn)例133範(fàn)例133範(fàn)例1(2)(1)作成散布圖：

(2)選擇C洗潔精：因為它的平均分?jǐn)?shù)達(dá)80為最高，而且散布亦為最小。34範(fàn)例1(2)(1)作成散布圖：(2)選擇C洗潔精：因為範(fàn)例1(3)(3)平均分析：

(4)變異分析：C洗潔精的平均分?jǐn)?shù)達(dá)80為最高，而變異13.5為最低。洗潔精間的變異195甚高。35範(fàn)例1(3)(3)平均分析：(4)變異分析：C洗潔精的計算要領(lǐng)使用Excel「單因子變異數(shù)分析」巨集的手順是：「工具」-「資料分析」-「單因子變異數(shù)分析」；在「單因子變異數(shù)分析」對話方塊中必須對應(yīng)：「輸入範(fàn)圍」、「分組方式」、「類別軸標(biāo)記」、「a」、「輸出範(fàn)圍」等等。善用Excel的平方和函數(shù)DEVSQ，可以計算總平方和ST、組內(nèi)平方和SW及組間平方和SB。36計算要領(lǐng)使用Excel「單因子變異數(shù)分析」巨集的手順是：「工變異分析方法如果A要因的a種不同處理對應(yīng)變結(jié)果Xij都無任何特殊影響，則各組的母體應(yīng)該都相同，譬如N(m,se2)。如果前段等變異的假設(shè)成立，令各組的母體係N(m+ti,se2)，其中第i組平均mi=m+ti且Siti=0。令Xij=m+ti+eij則期望值E(VW)=se2；同法可證E(VB)=se2+nSiti2/(a-1)。37變異分析方法如果A要因的a種不同處理對應(yīng)變結(jié)果Xij都無任何3.3雙因子模式若能就混淆因素加以層別，可望解決完全隨機(jī)設(shè)計的這類困擾。增加經(jīng)驗上的一項混淆要因，來安排完全隨機(jī)設(shè)計，這樣的設(shè)計稱為隨機(jī)完全阻絕設(shè)計。

隨機(jī)完全阻絕設(shè)計(Randomizedcompleteblockdesign)的統(tǒng)計分析是採用雙因子模式。383.3雙因子模式若能就混淆因素加以層別，可望解決完全隨機(jī)設(shè)範(fàn)例239範(fàn)例239範(fàn)例2(2)(1)作成散布圖：(2)製程比較：比較浸泡和噴塗，應(yīng)當(dāng)選擇浸泡，因為它的平均銹蝕量達(dá)4.5為最低，惟散布變異不是明顯為低。

40範(fàn)例2(2)(1)作成散布圖：(2)製程比較：比較浸泡範(fàn)例2(3)(3)除銹比較：

浸泡製程與除銹處理之間存在顯著的交互作用，它顯現(xiàn)於浸泡製程和C式除銹處理之處。41範(fàn)例2(3)(3)除銹比較：浸泡製程與除銹處理之間存在範(fàn)例2(3)(4)變異分析：Excel「雙因子變異數(shù)分析」的巨集。(5)最佳條件：製程差異及除銹處理交互作用相當(dāng)顯著，應(yīng)當(dāng)配套製程條件。浸泡製程及C式除銹處理的平均為最低，而且變異也很低，浸泡製程應(yīng)當(dāng)配合C式除銹處理。42範(fàn)例2(3)(4)變異分析：Excel「雙因子變異數(shù)分析計算要領(lǐng)使用Excel「雙因子變異數(shù)分析」巨集的手順是：「工具」-「資料分析」-「雙因子變異數(shù)分析」；在「雙因子變異數(shù)分析」對話方塊中必須對應(yīng)：「輸入範(fàn)圍」、「分組方式」、「類別軸標(biāo)記」、「a」、「輸出範(fàn)圍」等等。善用Excel的平方和函數(shù)DEVSQ。43計算要領(lǐng)使用Excel「雙因子變異數(shù)分析」巨集的手順是：「工變異分析方法44變異分析方法44全因模式FullFactorialDesign「全式設(shè)計」。k種要因都只有兩種不同處理，則全式要因的安排共有2k種試驗。讓每種試驗都執(zhí)行n回，則全式設(shè)計共有n2k次試驗。45全因模式FullFactorialDesign「全式設(shè)計全因計算兩種要因都只有兩種不同處理22的全式設(shè)計。46全因計算兩種要因都只有兩種不同處理22的全式設(shè)計。46範(fàn)例3AB+=433+451AB-=462+412AB=1047範(fàn)例3AB+=433+45147範(fàn)例3(2)(1)計算各號試驗：四筆數(shù)值的合計，分別是433、462、412和451。(2)計算各因效應(yīng)：

分別是68、-32和10。(3)計算平方和：SA、SB、SAB分別是385.33、85.33和8.33。SAB=102/(3*22)48範(fàn)例3(2)(1)計算各號試驗：四筆數(shù)值的合計，分別是43.4阻絕設(shè)計模式混淆因素形同是霧，讓我們「霧裡看花，愈看愈花」。就經(jīng)驗將干擾因素納為實驗因素，然後於分析時將其影響排除，可彰顯控制因素的實際效應(yīng)。就規(guī)避環(huán)境的干擾而言，從經(jīng)驗出發(fā)來提出阻絕因素，態(tài)度上還是消極的。主動式的阻絕，可望超越經(jīng)驗「先除霧再看花，愈看愈鮮花」。

493.4阻絕設(shè)計模式混淆因素形同是霧，讓我們「霧裡看花，愈看阻絕設(shè)計我們先取三段鋼片以C式法作除銹前處理，然後對三段鋼片的左半截和右半截分別施作浸泡和噴塗，實驗結(jié)果之銹蝕量。以配對方式檢定「浸泡製程是否優(yōu)於噴塗製程」，求得P值為0.022。所以，我們懷有98%信心宣稱：「浸泡製程是優(yōu)於噴塗製程?！?。

由於同段鋼片承受各式各樣混淆因素的同等影響，對左半截和右半截之浸泡和噴塗製程之比較，我們並不需要太大的樣本，即可提高分析的精度。50阻絕設(shè)計我們先取三段鋼片以C式法作除銹前處理，然後對三段鋼片阻絕設(shè)計51阻絕設(shè)計514全式要因法主旨是在揪出各項紅主因和粉紅因，並釐清這些要因各自的主效應(yīng)和相互間的交錯效應(yīng)，進(jìn)而得酌量將綠色弱因的規(guī)格公差放大。524全式要因法主旨是在揪出各項紅主因和粉紅因，並釐清這些全式優(yōu)點(diǎn)全面隨機(jī)式安排實驗條件。產(chǎn)生參數(shù)與反應(yīng)數(shù)學(xué)模式?？梢暂腿?shù)間交互作用。不會妄作非必要的試驗。變異分析後可望找到真因。全式原理對四項獲選變因的所有水準(zhǔn)都要試驗。各項主效應(yīng)和各階交效，都可以系統(tǒng)分析和量化。53全式優(yōu)點(diǎn)全面隨機(jī)式安排實驗條件。全式原理對四項獲選變因的所有4.1全式設(shè)計程序各套試驗都當(dāng)經(jīng)歷幾回（計量變數(shù)2~5回；夠大到使各格足以出現(xiàn)劣品），可於事前用「混合要因」來減少計量變數(shù)的回數(shù)；惟對計數(shù)變數(shù)宜用「疵樣定分法」。544.1全式設(shè)計程序各套試驗都當(dāng)經(jīng)歷幾回（計量變數(shù)2~5回；4.2全式要因範(fàn)例

多年來，3%不良率是最佳製程一直被容忍接受。但當(dāng)3%不良率被詮釋成30000ppm後，一支改善小組終算成軍，受命達(dá)成10000ppm不良率目標(biāo)，以及提升零組件腳和電路鈑錫間的電導(dǎo)性。改善小組從「時空輪迴研究」中，察覺最大變異並不是鈑間或班別而是鈑內(nèi)，因此問題應(yīng)出在波焊製程。改善小組研討出四項疑因，要進(jìn)行24全式實驗。。554.2全式要因範(fàn)例多年來，3%不良率是最佳製程一直被容忍全式範(fàn)題(1)56全式範(fàn)題(1)56全式範(fàn)題(2)57全式範(fàn)題(2)57全式範(fàn)題(3)58全式範(fàn)題(3)58全式範(fàn)題(4)59全式範(fàn)題(4)59全式範(fàn)題(5)60全式範(fàn)題(5)60全式範(fàn)題(6)61全式範(fàn)題(6)61全式範(fàn)題(7)62全式範(fàn)題(7)62全式範(fàn)題(8)63全式範(fàn)題(8)635抽料剝材法主旨是就產(chǎn)品進(jìn)行零件除錯及產(chǎn)品的良率提升。該法係系統(tǒng)性的「大海吸針」方法，從好壞兩件產(chǎn)品的多至千百的大量零件之中，清理出關(guān)鍵的少數(shù)紅因族RedX’s。傳統(tǒng)的「偏式設(shè)計法」FractionalFactorial受囿於將主因與某些混因視為同組要因，以致難以釐清要因之間與品質(zhì)的錯綜關(guān)係。645抽料剝材法主旨是就產(chǎn)品進(jìn)行零件除錯及產(chǎn)品的良率提升抽料剝材優(yōu)點(diǎn)從產(chǎn)品千百零件除錯?？梢苑直娌划?dāng)?shù)囊軠y。可以進(jìn)行統(tǒng)計式試誤?？梢愿咝Ч芾硗度氲馁Y源?？梢匀谌虢?jīng)驗以提高效率?？梢则炞C產(chǎn)品經(jīng)驗的正誤。在十至三十次實驗內(nèi)揪出紅或粉紅零件。65抽料剝材優(yōu)點(diǎn)從產(chǎn)品千百零件除錯。655.1抽料剝材程序

665.1抽料剝材程序665.2抽料剝材範(fàn)例675.2抽料剝材範(fàn)例67抽料剝材範(fàn)題(1)68抽料剝材範(fàn)題(1)68抽料剝材範(fàn)題(2)4.排等部品：工程師研判各零件材料的重要程度如【表16-28】所示。69抽料剝材範(fàn)題(2)4.排等部品：工程師研判各零件材料的重抽料剝材範(fàn)題(3)70抽料剝材範(fàn)題(3)70抽料剝材範(fàn)題(4)7.反覆交換：兩具計時器繼續(xù)按序交互更換部品，各予測試後登載其結(jié)果。6.引用準(zhǔn)則：由於符合第三條，繼續(xù)搜尋重要部品零件。71抽料剝材範(fàn)題(4)7.反覆交換：兩具計時器繼續(xù)按序交互更抽料剝材範(fàn)題(5)72抽料剝材範(fàn)題(5)72抽料剝材範(fàn)題(6)73抽料剝材範(fàn)題(6)73抽料剝材範(fàn)題(7)74抽料剝材範(fàn)題(7)746抽絲剝繭法可望在十至三十次實驗內(nèi)，即將製程中各項紅色和粉紅主因揪出來。要領(lǐng)與「抽絲剝繭法」相似。前者適用於可卸裝的產(chǎn)品，但後者卻可同時適用於製程和產(chǎn)品。

756抽絲剝繭法可望在十至三十次實驗內(nèi)，即將製程中各項紅6.1抽絲剝繭程序

766.1抽絲剝繭程序766.2抽絲剝繭範(fàn)例

「精工」機(jī)械公司的某金屬衝壓成型製程，其油壓煞掣達(dá)不到±0.005”公差（或間隙0.010”）的要求，QA在生產(chǎn)中抽檢量測，時有發(fā)現(xiàn)±0.010”的現(xiàn)象。這類機(jī)臺相當(dāng)「神經(jīng)質(zhì)」，只有老師傅駕馭才能穩(wěn)定動作。追究僅只0.5製程能力的真因時，卻是眾說紛紜，有人歸咎於納入的材料(時軟時硬、厚薄不一)，有人抱怨參數(shù)難以控制。在較新的衝壓成型機(jī)臺上，花費(fèi)了不少時間和金錢，經(jīng)歷許多失敗的實驗後，仍然原地打轉(zhuǎn)。776.2抽絲剝繭範(fàn)例「精工」機(jī)械公司的某金屬衝壓成型製程，抽絲剝繭範(fàn)題(1)78抽絲剝繭範(fàn)題(1)78抽絲剝繭範(fàn)題(2)3.實驗三回：為嫌因定在全部高水準(zhǔn)和全部低水準(zhǔn)下，各自隨機(jī)性的實驗三回。79抽絲剝繭範(fàn)題(2)3.實驗三回：為嫌因定在全部高水準(zhǔn)和全部抽絲剝繭範(fàn)題(3)80抽絲剝繭範(fàn)題(3)80抽絲剝繭範(fàn)題(4)81抽絲剝繭範(fàn)題(4)81抽絲剝繭範(fàn)題(5)82抽絲剝繭範(fàn)題(5)82抽絲剝繭範(fàn)題(6)83抽絲剝繭範(fàn)題(6)837調(diào)配比對法只需要少數(shù)幾次配比，就能迴避掉多數(shù)混淆的因素，而可望提供吾人關(guān)鍵主因的線索。847調(diào)配比對法只需要少數(shù)幾次配比，就能迴避掉多數(shù)混淆的調(diào)配比對範(fàn)題(1)85調(diào)配比對範(fàn)題(1)85調(diào)配比對範(fàn)題(2)86調(diào)配比對範(fàn)題(2)868製程比優(yōu)法通常在改進(jìn)對策的最後驗證階段被採用，其中的B和C各表示現(xiàn)有的製程和待證的製程。

從最佳（Best）和現(xiàn)用（Current）製程之中各取三件產(chǎn)品，衡量特性數(shù)值之後，根據(jù)準(zhǔn)則判定兩製程的優(yōu)劣。對此類製程進(jìn)行比較實驗時，常因樣本數(shù)目太少（譬如各組三件），而不適用無母數(shù)統(tǒng)計方法。涂琦解答兩項平均數(shù)的檢定方法，既直接又易用，而且也不需要臨界數(shù)值表。878製程比優(yōu)法通常在改進(jìn)對策的最後驗證階段被採用，其中製程比優(yōu)準(zhǔn)則88製程比優(yōu)準(zhǔn)則88製程比優(yōu)範(fàn)題(1)89製程比優(yōu)範(fàn)題(1)89製程比優(yōu)範(fàn)題

(2)90製程比優(yōu)範(fàn)題(2)90實驗設(shè)計實驗設(shè)計1引言我們「輸入」訊號和雜訊，製程或產(chǎn)品產(chǎn)生「輸出」，但是我們利用「回饋調(diào)整」來矯正錯誤或減少誤差。

若能將圖面公差轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)差，釐清性能的關(guān)係式，我們往往可能利用蒙地卡羅技術(shù)進(jìn)行模擬。的確可以「虛擬實境」方式來評價參數(shù)設(shè)計和公差設(shè)計的良窳。921引言我們「輸入」訊號和雜訊，製程或產(chǎn)品產(chǎn)生「輸出」，但是解決技巧從千百項變數(shù)之中層別出問題要因，而將焦點(diǎn)集中於五至二十項變數(shù)；若有資料庫我們可以使用時空輪法；若無資料庫則可以使用抽料剝材法或調(diào)配比對法。當(dāng)面對五至二十項變數(shù)，我們可以使用抽絲剝繭法將變數(shù)數(shù)目壓縮至不多於四項。面對少於四項變數(shù)，我們可以使用全式設(shè)計法來釐清主效應(yīng)和交互效應(yīng)。採行比優(yōu)驗證法來驗收最佳製程的配套條件。另外，必要時可以採行公差平行法來制定製程參數(shù)的公差條件。93解決技巧從千百項變數(shù)之中層別出問題要因，而將焦點(diǎn)集中於五至二解決方法94解決方法42穩(wěn)健設(shè)計穩(wěn)健設(shè)計的目的是：「降低對雜訊的敏感，以達(dá)成性能的最小變異?！轨对O(shè)計階段，我們需要統(tǒng)計方法來恰當(dāng)評價產(chǎn)品的性能，包括對目標(biāo)及變異兩項的敏感度。於設(shè)計階段，我們應(yīng)當(dāng)用盡辦法，讓產(chǎn)品的設(shè)計性能除了能貼近目標(biāo)值之外，性能變異的也同時要小。952穩(wěn)健設(shè)計穩(wěn)健設(shè)計的目的是：「降低對雜訊的敏感，以達(dá)成黏膠工程冀望量產(chǎn)時黏膠工程後黏結(jié)強(qiáng)度能夠達(dá)到目標(biāo)值，而且黏結(jié)強(qiáng)度的變異夠小。96黏膠工程冀望量產(chǎn)時黏膠工程後黏結(jié)強(qiáng)度能夠達(dá)到目標(biāo)值，而且黏結(jié)2.1設(shè)計程序

產(chǎn)品設(shè)計階段之計畫其內(nèi)容包括了：產(chǎn)品本體、產(chǎn)品品質(zhì)、產(chǎn)品參數(shù)、性能模式及性能變異。於執(zhí)行階段進(jìn)行實驗或演算；於研析階段驗證成果；於最適階段設(shè)計或參數(shù)變更。

972.1設(shè)計程序產(chǎn)品設(shè)計階段之計畫其內(nèi)容包括了：產(chǎn)品本體、設(shè)計之計畫階段

從對策、輸入及工具或要領(lǐng)，我們輸出宗旨、品質(zhì)、參數(shù)、模式和變異等內(nèi)容。98設(shè)計之計畫階段從對策、輸入及工具或要領(lǐng)，我們輸出宗旨、品質(zhì)設(shè)計之執(zhí)行階段

進(jìn)行實驗或演算，輸入項目有實驗計畫、數(shù)量模式和參數(shù)變異，而常用工具有MatLab、MathCAD、Excel、StatPlus等等。設(shè)計之研析階段

進(jìn)行成果驗證，對策有分析成果和驗證成果，而輸入項目有量測數(shù)據(jù)、製程情報和使用情報。設(shè)計之最適階段

進(jìn)行設(shè)計或參數(shù)變更，對策是選擇最適策略，而輸入項目有性能之統(tǒng)計成果、和目標(biāo)及規(guī)格。99設(shè)計之執(zhí)行階段進(jìn)行實驗或演算，輸入項目有實驗計畫、數(shù)量模式2.2設(shè)計範(fàn)例

池座設(shè)計收納三只電池，簧力足夠時才可能產(chǎn)生可靠的觸通，當(dāng)填滿電池時會將彈簧向右頂長，使彈簧產(chǎn)生回復(fù)力而實現(xiàn)電流的迴路。假設(shè)池座長度為A，電池長度為B，三只電池讓彈簧尖端向右位移3B-A，可是市售電池大小尺寸是參差不齊的，以致簧力的大小變異甚大。

1002.2設(shè)計範(fàn)例池座設(shè)計收納三只電池，簧力足夠時才可能產(chǎn)計畫階段

101計畫階段11執(zhí)行階段

取各個參數(shù)的目標(biāo)值為平均數(shù)m和D/3為標(biāo)準(zhǔn)差s，然後利用Excel函數(shù)NORMINV(RAND(),m,s)製造千組常態(tài)隨機(jī)亂數(shù)，包括池座尺寸、電池長度、彈簧長度、彈簧寬度、彈簧厚度及簧材彈性等等。102執(zhí)行階段取各個參數(shù)的目標(biāo)值為平均數(shù)m和D/3為標(biāo)準(zhǔn)差s，然研析階段

利用模擬結(jié)果，首先計算各組的慣性力I和位移量u，再計算觸力F及折力S。結(jié)論：數(shù)量模式相當(dāng)可信。成果：牴觸力稍偏變異過大；折力相當(dāng)充分。103研析階段利用模擬結(jié)果，首先計算各組的慣性力I和位移量u，再最適階段

牴觸力的CPK才僅0.35，原有設(shè)計或設(shè)計的參數(shù)必須變更。電池長度及簧材彈性都是牴觸力的關(guān)鍵參數(shù)，但電池市售品，尺寸無力控制其變異，而簧材彈性的變異也棘手。結(jié)論：數(shù)量模式相當(dāng)可信。成果：牴觸力稍偏變異過大；折力相當(dāng)充分。104最適階段牴觸力的CPK才僅0.35，原有設(shè)計或設(shè)計的參數(shù)必研析階段

計算彈簧牴觸力與各參數(shù)的相關(guān)係數(shù)。結(jié)論：影響彈簧牴觸力的關(guān)鍵參數(shù)是彈簧長度和簧材彈性。105研析階段計算彈簧牴觸力與各參數(shù)的相關(guān)係數(shù)。結(jié)論：15最適階段

牴觸力的CPK才僅0.35，原有設(shè)計或設(shè)計的參數(shù)必須變更。電池長度及簧材彈性都是牴觸力的關(guān)鍵參數(shù)，但電池市售品，尺寸無力控制其變異，而簧材彈性的變異也棘手。106最適階段牴觸力的CPK才僅0.35，原有設(shè)計或設(shè)計的參數(shù)必公差設(shè)計結(jié)論：牴觸力的CPK才僅提升至0.37。公差設(shè)計已經(jīng)無法解決目前的難題。

將池座尺寸A及彈簧厚度h的公差減半，惟縮緊公差會增加許多成本。107公差設(shè)計結(jié)論：將池座尺寸A及彈簧厚度h的公差減半，惟縮緊公差參數(shù)設(shè)計結(jié)論：牴觸力的CPK業(yè)已提升至0.70，稍稍偏心。此際的參數(shù)設(shè)計也走到盡頭了。

將池座長度減至110mm及加長彈簧長度至60mm，惟公差取原先水準(zhǔn)。108參數(shù)設(shè)計結(jié)論：將池座長度減至110mm及加長彈簧長度至60系統(tǒng)設(shè)計彈簧新設(shè)計：以螺旋取代直桿，繼續(xù)如前的模擬和研析。109系統(tǒng)設(shè)計彈簧新設(shè)計：以螺旋取代直桿，繼續(xù)如前的模擬和研析。3實驗計畫製造時面臨許許多多的品質(zhì)問題，常?？囔稕]有模式可以憑藉。

製程的原理總是「種瓜得瓜，種豆得豆」。將反應(yīng)過程視為黑箱，「踢踹」兩腳可能讓它亮起，進(jìn)而讓我們有望加以改善。輸入訊號{X1,X2,…,Xk}至黑箱之中，黑箱就會輸出一定的效應(yīng)數(shù)值Y，但是除了控制要因之水準(zhǔn)會有變化之外，輸入之訊號中往往夾有各式各樣的雜訊。要因控制之後，雜訊的效應(yīng)如何予以阻絕，或者於計算時如何扣除，實驗計畫法能給我們一些技術(shù)指導(dǎo)。1103實驗計畫製造時面臨許許多多的品質(zhì)問題，常?？囔稕]有模DOE(實驗計畫法)有計畫地操作實驗的條件，從現(xiàn)象裡歸納出黑箱過程的普遍性及再現(xiàn)性，爾後即可利用所發(fā)現(xiàn)的最適當(dāng)條件來獲得最佳成果。實驗計畫是結(jié)構(gòu)性的方法，於實驗前配置相關(guān)要因KPIV，預(yù)判反應(yīng)值KPOV之成分及機(jī)率，然後決定要因之水準(zhǔn)以進(jìn)行實驗，最後經(jīng)由統(tǒng)計之變異數(shù)分析或者迴歸分析後，可望釐清各項要因的最佳配套水準(zhǔn)。111DOE(實驗計畫法)有計畫地操作實驗的條件，從現(xiàn)象裡歸納出實驗效益增加我們對製造流程的了解，將流程知識從定性轉(zhuǎn)至定量，而且萃取出主因效應(yīng)及交因效應(yīng)的影響，讓我們能夠?qū)⒀u造流程參數(shù)最佳化。使電腦觸碰式螢?zāi)坏脑峦寺蕪?5%減少至1%。讓紙廠維持同樣的出紙品級，但換用了次級紙漿。降低醫(yī)院給藥的錯誤風(fēng)險，卻只是加入藥劑師與病患的制式會簽條。完全杜絕氰化物使用於IC電鍍製程，而且電鍍品質(zhì)提升。改善鞋子的銷貨量，只是廢棄昂費(fèi)的閃爍方式，而改採於展示櫃中顏色安排。降低服務(wù)單的錯誤，因此同時縮短服務(wù)呼求的反應(yīng)速度。只是藉由三要因分析，而完全消除陶瓷電容器製程中的龜裂問題。112實驗效益增加我們對製造流程的了解，將流程知識從定性轉(zhuǎn)至定量，實驗原則英國人費(fèi)雪（Fisher,

Ronald

Aylmer,1890-1962年）主張實驗的實施應(yīng)當(dāng)符合下述三項原則：113實驗原則英國人費(fèi)雪（Fisher,

Ronald

Aylme執(zhí)行程序細(xì)分成以下八項程序：

114執(zhí)行程序細(xì)分成以下八項程序：243.1實驗的謬誤實驗充滿了謬誤：「命題的陷阱」、「水準(zhǔn)的陷阱」、「試誤法陷阱」、「非隨機(jī)陷阱」、「一因法陷阱」及「非阻絕陷阱」等六類。

1153.1實驗的謬誤實驗充滿了謬誤：「命題的陷阱」、「水準(zhǔn)的陷命題的陷阱新學(xué)說：『當(dāng)青蛙失去四肢時，其聽力也隨之喪失了?！?。手持剪刀的陳老師，和桌檯上呼呼啦啦的乙隻青蛙。對著青蛙喊：「跳！」青蛙便跳了一下。再聲喊跳，青蛙又跳了一下，老師屢試不爽。將青蛙的四肢剪除，陳老師激昂的喊叫：「跳！跳！跳！」結(jié)果青蛙一動也不動。老師和同學(xué)又一齊嘶叫：「跳！跳！跳！」結(jié)果青蛙卻留在原處呼啦得更兇。116命題的陷阱新學(xué)說：『當(dāng)青蛙失去四肢時，其聽力也隨之喪失了?！凰疁?zhǔn)的陷阱有一位海洋學(xué)家專案研究釣魚臺漁區(qū)，長期記錄漁夫出海網(wǎng)撈捕魚所獲。歷經(jīng)三年完成計畫後，他引用大量數(shù)據(jù)撰寫了長篇報告。結(jié)論中有一段語氣鏗鏘的文字：「所有釣魚臺漁區(qū)中的魚，其大小都大於魚網(wǎng)的網(wǎng)目尺寸?！?17水準(zhǔn)的陷阱有一位海洋學(xué)家專案研究釣魚臺漁區(qū)，長期記錄漁夫出海試誤法陷阱簡單直覺的方法，當(dāng)走運(yùn)時是速解的辦法。缺點(diǎn)是：「一種治標(biāo)不治本方法，找出癥結(jié)的機(jī)會渺茫，對流程的了解不增進(jìn)，可能牽動到很多參數(shù)，不太能一勞永逸解決?！?18試誤法陷阱簡單直覺的方法，當(dāng)走運(yùn)時是速解的辦法。28非隨機(jī)陷阱按照隨機(jī)號碼在機(jī)臺上按照30秒、50秒、10秒、60秒、20秒和40秒設(shè)定施壓時間，進(jìn)行實驗。119非隨機(jī)陷阱按照隨機(jī)號碼在機(jī)臺上按照30秒、50秒、10秒、6一次一因法陷阱將烘烤溫度和添加率兩項製程要因都設(shè)定在最低水準(zhǔn)，來節(jié)省實驗開銷。然後，將烘烤溫度維持不變，但提高添加率。由於第二次實驗結(jié)果使光導(dǎo)器速度變差了(速度增加)，所以將添加率歸回第一次實驗的水準(zhǔn)，提高烘烤溫度進(jìn)行第三次實驗，這次實驗結(jié)果的光導(dǎo)器速度是三次中最低的。運(yùn)用一次一因法於影印機(jī)的故障率研究時，會漏掉高溫度且高溼度的情況。120一次一因法陷阱將烘烤溫度和添加率兩項製程要因都設(shè)定在最低水準(zhǔn)非阻絕陷阱使用兩款測試卡來確認(rèn)晶圓的表面阻抗是否不同，而可以使用的測試機(jī)有手測式和自動式兩部機(jī)臺。將十二片晶圓編號為{W1,W2,W3,W4,W5,W6,W7,W8,W9,W10,W11,W12}，安排測試機(jī)臺和測試卡作晶圓的面阻測試。全式配置表之後，看出十二回試驗都未完整進(jìn)行四套實驗。121非阻絕陷阱使用兩款測試卡來確認(rèn)晶圓的表面阻抗是否不同，而可以3.2單因子模式英國人費(fèi)雪(FisherR.A.,1912~1962)在「變異數(shù)分析」的技術(shù)開發(fā)上居功厥偉，他將整組數(shù)據(jù)中的變異總量就來源分解成幾部分，以供分析各個要因來源在變異上的貢獻(xiàn)程度。

完全隨機(jī)設(shè)計（CompletelyRandomizedDesign）的統(tǒng)計分析是採用單因子模式。1223.2單因子模式英國人費(fèi)雪(FisherR.A.,1範(fàn)例1123範(fàn)例133範(fàn)例1(2)(1)作成散布圖：

(2)選擇C洗潔精：因為它的平均分?jǐn)?shù)達(dá)80為最高，而且散布亦為最小。124範(fàn)例1(2)(1)作成散布圖：(2)選擇C洗潔精：因為範(fàn)例1(3)(3)平均分析：

(4)變異分析：C洗潔精的平均分?jǐn)?shù)達(dá)80為最高，而變異13.5為最低。洗潔精間的變異195甚高。125範(fàn)例1(3)(3)平均分析：(4)變異分析：C洗潔精的計算要領(lǐng)使用Excel「單因子變異數(shù)分析」巨集的手順是：「工具」-「資料分析」-「單因子變異數(shù)分析」；在「單因子變異數(shù)分析」對話方塊中必須對應(yīng)：「輸入範(fàn)圍」、「分組方式」、「類別軸標(biāo)記」、「a」、「輸出範(fàn)圍」等等。善用Excel的平方和函數(shù)DEVSQ，可以計算總平方和ST、組內(nèi)平方和SW及組間平方和SB。126計算要領(lǐng)使用Excel「單因子變異數(shù)分析」巨集的手順是：「工變異分析方法如果A要因的a種不同處理對應(yīng)變結(jié)果Xij都無任何特殊影響，則各組的母體應(yīng)該都相同，譬如N(m,se2)。如果前段等變異的假設(shè)成立，令各組的母體係N(m+ti,se2)，其中第i組平均mi=m+ti且Siti=0。令Xij=m+ti+eij則期望值E(VW)=se2；同法可證E(VB)=se2+nSiti2/(a-1)。127變異分析方法如果A要因的a種不同處理對應(yīng)變結(jié)果Xij都無任何3.3雙因子模式若能就混淆因素加以層別，可望解決完全隨機(jī)設(shè)計的這類困擾。增加經(jīng)驗上的一項混淆要因，來安排完全隨機(jī)設(shè)計，這樣的設(shè)計稱為隨機(jī)完全阻絕設(shè)計。

隨機(jī)完全阻絕設(shè)計(Randomizedcompleteblockdesign)的統(tǒng)計分析是採用雙因子模式。1283.3雙因子模式若能就混淆因素加以層別，可望解決完全隨機(jī)設(shè)範(fàn)例2129範(fàn)例239範(fàn)例2(2)(1)作成散布圖：(2)製程比較：比較浸泡和噴塗，應(yīng)當(dāng)選擇浸泡，因為它的平均銹蝕量達(dá)4.5為最低，惟散布變異不是明顯為低。

130範(fàn)例2(2)(1)作成散布圖：(2)製程比較：比較浸泡範(fàn)例2(3)(3)除銹比較：

浸泡製程與除銹處理之間存在顯著的交互作用，它顯現(xiàn)於浸泡製程和C式除銹處理之處。131範(fàn)例2(3)(3)除銹比較：浸泡製程與除銹處理之間存在範(fàn)例2(3)(4)變異分析：Excel「雙因子變異數(shù)分析」的巨集。(5)最佳條件：製程差異及除銹處理交互作用相當(dāng)顯著，應(yīng)當(dāng)配套製程條件。浸泡製程及C式除銹處理的平均為最低，而且變異也很低，浸泡製程應(yīng)當(dāng)配合C式除銹處理。132範(fàn)例2(3)(4)變異分析：Excel「雙因子變異數(shù)分析計算要領(lǐng)使用Excel「雙因子變異數(shù)分析」巨集的手順是：「工具」-「資料分析」-「雙因子變異數(shù)分析」；在「雙因子變異數(shù)分析」對話方塊中必須對應(yīng)：「輸入範(fàn)圍」、「分組方式」、「類別軸標(biāo)記」、「a」、「輸出範(fàn)圍」等等。善用Excel的平方和函數(shù)DEVSQ。133計算要領(lǐng)使用Excel「雙因子變異數(shù)分析」巨集的手順是：「工變異分析方法134變異分析方法44全因模式FullFactorialDesign「全式設(shè)計」。k種要因都只有兩種不同處理，則全式要因的安排共有2k種試驗。讓每種試驗都執(zhí)行n回，則全式設(shè)計共有n2k次試驗。135全因模式FullFactorialDesign「全式設(shè)計全因計算兩種要因都只有兩種不同處理22的全式設(shè)計。136全因計算兩種要因都只有兩種不同處理22的全式設(shè)計。46範(fàn)例3AB+=433+451AB-=462+412AB=10137範(fàn)例3AB+=433+45147範(fàn)例3(2)(1)計算各號試驗：四筆數(shù)值的合計，分別是433、462、412和451。(2)計算各因效應(yīng)：

分別是68、-32和10。(3)計算平方和：SA、SB、SAB分別是385.33、85.33和8.33。SAB=102/(3*22)138範(fàn)例3(2)(1)計算各號試驗：四筆數(shù)值的合計，分別是43.4阻絕設(shè)計模式混淆因素形同是霧，讓我們「霧裡看花，愈看愈花」。就經(jīng)驗將干擾因素納為實驗因素，然後於分析時將其影響排除，可彰顯控制因素的實際效應(yīng)。就規(guī)避環(huán)境的干擾而言，從經(jīng)驗出發(fā)來提出阻絕因素，態(tài)度上還是消極的。主動式的阻絕，可望超越經(jīng)驗「先除霧再看花，愈看愈鮮花」。

1393.4阻絕設(shè)計模式混淆因素形同是霧，讓我們「霧裡看花，愈看阻絕設(shè)計我們先取三段鋼片以C式法作除銹前處理，然後對三段鋼片的左半截和右半截分別施作浸泡和噴塗，實驗結(jié)果之銹蝕量。以配對方式檢定「浸泡製程是否優(yōu)於噴塗製程」，求得P值為0.022。所以，我們懷有98%信心宣稱：「浸泡製程是優(yōu)於噴塗製程。」。

由於同段鋼片承受各式各樣混淆因素的同等影響，對左半截和右半截之浸泡和噴塗製程之比較，我們並不需要太大的樣本，即可提高分析的精度。140阻絕設(shè)計我們先取三段鋼片以C式法作除銹前處理，然後對三段鋼片阻絕設(shè)計141阻絕設(shè)計514全式要因法主旨是在揪出各項紅主因和粉紅因，並釐清這些要因各自的主效應(yīng)和相互間的交錯效應(yīng)，進(jìn)而得酌量將綠色弱因的規(guī)格公差放大。1424全式要因法主旨是在揪出各項紅主因和粉紅因，並釐清這些全式優(yōu)點(diǎn)全面隨機(jī)式安排實驗條件。產(chǎn)生參數(shù)與反應(yīng)數(shù)學(xué)模式?？梢暂腿?shù)間交互作用。不會妄作非必要的試驗。變異分析後可望找到真因。全式原理對四項獲選變因的所有水準(zhǔn)都要試驗。各項主效應(yīng)和各階交效，都可以系統(tǒng)分析和量化。143全式優(yōu)點(diǎn)全面隨機(jī)式安排實驗條件。全式原理對四項獲選變因的所有4.1全式設(shè)計程序各套試驗都當(dāng)經(jīng)歷幾回（計量變數(shù)2~5回；夠大到使各格足以出現(xiàn)劣品），可於事前用「混合要因」來減少計量變數(shù)的回數(shù)；惟對計數(shù)變數(shù)宜用「疵樣定分法」。1444.1全式設(shè)計程序各套試驗都當(dāng)經(jīng)歷幾回（計量變數(shù)2~5回；4.2全式要因範(fàn)例

多年來，3%不良率是最佳製程一直被容忍接受。但當(dāng)3%不良率被詮釋成30000ppm後，一支改善小組終算成軍，受命達(dá)成10000ppm不良率目標(biāo)，以及提升零組件腳和電路鈑錫間的電導(dǎo)性。改善小組從「時空輪迴研究」中，察覺最大變異並不是鈑間或班別而是鈑內(nèi)，因此問題應(yīng)出在波焊製程。改善小組研討出四項疑因，要進(jìn)行24全式實驗。。1454.2全式要因範(fàn)例多年來，3%不良率是最佳製程一直被容忍全式範(fàn)題(1)146全式範(fàn)題(1)56全式範(fàn)題(2)147全式範(fàn)題(2)57全式範(fàn)題(3)148全式範(fàn)題(3)58全式範(fàn)題(4)149全式範(fàn)題(4)59全式範(fàn)題(5)150全式範(fàn)題(5)60全式範(fàn)題(6)151